Reconstruction of Soft Tissue of the Finger Using Heterodigital Reverse Island Flap
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Reconstruction of soft tissue defects of the fingers is still a challenge. Considering the special characteristics of finger skin, and the "like for like" principle, appropriate reconstruction should use local tissue as much as possible. Here, we introduce a reverse flow type of heterodigital island flap and evaluate the outcome of finger reconstruction using this technique. METHODS: Thirty-two patients who underwent finger reconstruction using heterodigital reverse island flaps between August 2014 and March 2017 were included in this study. The study population consisted of 25 male and 7 female patients, with a mean age of 27.5 years (range, 6-67 years). The defect ranged from 1.5 to 2.5 cm in length and from 1.0 to 2.1 cm in width. RESULTS: All 32 flaps survived intact. After 1 year, the range of motion in the proximal interphalangeal joint was 81.0 ± 5.1, and the range of motion in the distal interphalangeal joint was 71.2 ± 5.7. The mean static 2-point discrimination of the flaps was 5.3 mm (range, 2-8 mm), and the donor finger was 9.2 mm (range, 4-9 mm), which is regarded as good to excellent, by the Modified American Society for Surgery of the Hand Guidelines. The mean visual analog scale (VAS) pain score was 2.5 (range, 0-8). The mean Vancouver Scar Scale (VSS) score of the flap was 3.95 (range, 1-11), and that of the donor site was 1.76 (range, 0-5). The mean follow-up period was 21.6 months (range, 12-36 months). CONCLUSIONS: Given its satisfactory esthetic and functional results, the heterodigital reverse island flap based on a long vascular pedicle in a reverse pattern is a feasible option for reconstruction of defects of the hand.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».